Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
Amazon Rekognitionを用いてフォロワーの男女比を出す
Search
Kazuki Ohashi
February 02, 2018
Technology
1
2.9k
Amazon Rekognitionを用いてフォロワーの男女比を出す
Amazon RekogntionとFace APIを比べながら、フォロワーの男女比を出してみました。
Kazuki Ohashi
February 02, 2018
Tweet
Share
More Decks by Kazuki Ohashi
See All by Kazuki Ohashi
larave_vue_graphql_supplementation
kzkohashi
1
870
Introduction to using GraphQL for a bit
kzkohashi
0
230
フォロワーがどの雑誌に興味があるのか可視化してみる / magazine-score
kzkohashi
0
690
Laravelを始めて DDDを実践するまで
kzkohashi
2
2k
Other Decks in Technology
See All in Technology
ソフトウェアアーキテクトのための意思決定術: Create Decision Readiness—The Real Skill Behind Architectural Decision
snoozer05
PRO
27
7.6k
【SLO】"多様な期待値" と向き合ってみた
z63d
2
250
Master Dataグループ紹介資料
sansan33
PRO
1
4.4k
All About Sansan – for New Global Engineers
sansan33
PRO
1
1.4k
男(監査)はつらいよ - Policy as CodeからAIエージェントへ
ken5scal
4
640
「データとの対話」の現在地と未来
kobakou
0
970
【Developers Summit 2026】Memory Is All You Need:コンテキストの「最適化」から「継続性」へ ~RAGを進化させるメモリエンジニアリングの最前線~
shisyu_gaku
5
830
Windows ネットワークを再確認する
murachiakira
PRO
0
170
Secure Boot 2026 - Aggiornamento dei certificati UEFI e piano di adozione in azienda
memiug
0
120
AI活用を"目的"にしたら、データの本質が見えてきた - Snowflake Intelligence実験記 / chasing-ai-finding-data
pei0804
0
820
WBCの解説は生成AIにやらせよう - 生成AIで野球解説者AI Agentを実現する / Baseball Commentator AI Agent for Gemini
shinyorke
PRO
0
300
Digitization部 紹介資料
sansan33
PRO
1
6.9k
Featured
See All Featured
JavaScript: Past, Present, and Future - NDC Porto 2020
reverentgeek
52
5.9k
Facilitating Awesome Meetings
lara
57
6.8k
10 Git Anti Patterns You Should be Aware of
lemiorhan
PRO
659
61k
The Limits of Empathy - UXLibs8
cassininazir
1
240
Abbi's Birthday
coloredviolet
2
5k
JAMstack: Web Apps at Ludicrous Speed - All Things Open 2022
reverentgeek
1
380
[SF Ruby Conf 2025] Rails X
palkan
2
800
ラッコキーワード サービス紹介資料
rakko
1
2.5M
Statistics for Hackers
jakevdp
799
230k
Lessons Learnt from Crawling 1000+ Websites
charlesmeaden
PRO
1
1.1k
Exploring the Power of Turbo Streams & Action Cable | RailsConf2023
kevinliebholz
37
6.3k
SERP Conf. Vienna - Web Accessibility: Optimizing for Inclusivity and SEO
sarafernandez
1
1.3k
Transcript
"NB[PO3FLPHOJUJPOΛ༻͍ͯ ϑΥϩϫʔͷஉঁൺΛग़͢ WEBΤϯδχΞษڧձ #05 େڮ Ұथ @kzkohashi
େڮҰथ!L[LPIBTIJ ΠϯϑϧΤϯαʔϚʔέςΟϯά αʔόαΠυ ϑϩϯτத৺ झຯΧϨʔϥΠε
ϑΥϩϫʔͷใ ݟͨ͜ͱ͋Γ·͔͢ʁ
4/4ͷϑΥϩϫʔใ *OTUBHSBNΠϯαΠτ 5XJUUFS"OBMZUJDT
ଞਓͷΓ͍ͨʂ
Ͳ͏ΕͰ͖ΔͩΖ͏ʁ ϑΥϩϫʔ ϑΥϩϫʔ
إೝࣝΛͬͯஉঁྨਪʁ w จࣈϕʔεͰͷஉঁྨਪͦ͠͏ w 4/4ʹΑͬͯจࣈ͕গͳ͍߹͕͋Δ w ϓϩϑΟʔϧը૾͔Βஉ͔ঁ͔ͳΜͱ͘ͳ͘ Θ͔Γͦ͏
બఆख๏ͷௐࠪ ֎෦"1* ࣗલ 'BDF"1* $MPVE7JTPO 7JTVBM3FDPHOJUJPO 0QFO#3 ࣌ؒͱ͑Δ͓ۚΛߟ͑ͯ֎෦"1*͔Βબఆʂ "NB[PO3FLPHOJUJPO
͜Μͳײ͡ 'BDF"1* "NB[PO3FDPHOJUJPO
બఆൺΔ w ຕͷ4/4ͷϓϩϑը૾Λ༻ҙ w உੑຕ ঁੑຕ ͦͷଞຕ w 'BDF"1*ͱ"NB[PO3FLPHOJUJPOͰൺֱ ͋ΔํͷૉΒ͍͠ϒϩάͰࣝผ͕͔ͳΓΑ͔ͬͨʂ
ൺͨ݁Ռ ਖ਼ छྨ உੑ ঁੑ ͦͷଞ Amazon Rekognition 112(68%) 174(75%)
512(92%) Face API 75(46%) 121(52%) 522(94%) ୯७ͳਖ਼"NB[PO3FLPHOJUJPO͕ଟ͍
ൺͨ݁Ռʢޡʣ छྨ ঁੑ Amazon Rekognition 13 Face API 5 छྨ
உੑ Amazon Rekognition 5 Face API 3 ͕͑ঁੑͷը૾ ͕͑உੑͷը૾ ޡ'BDF"1*ͷ΄͏͕গͳͦ͏
'BDF"1* "NB[PO3FLPHOJUJPO ޱͳͲݟ͑ͳ͍ͱ'BDF"1*ݕग़ͮ͠Β͍ʁ ݕग़ࣦഊ ݕग़ޭ
'BDF"1* "NB[PO3FLPHOJUJPO 4/4ը૾ਅਖ਼໘Λ͋·Γ͍ͯͳ͍ͨΊݕग़ʹ͕ࠩग़ͨʁ ݕग़ࣦഊ ݕग़ޭ
'BDF"1* "NB[PO3FLPHOJUJPO ࣝผޭ͚ͨ͠Ͳ Ұਓ͚ͩݕग़ ೋਓݕग़͚ͨ͠Ͳ ࣝผࣦഊ ݕग़ͪ͠Ό͑'BDF"1*ڧ͍ɾɾɾ
'BDF"1* "NB[PO3FLPHOJUJPO ͜͏͍͏͜ͱ͋Δʢসʣ ࣝผޭ͚ͨ͠Ͳ ͲͪΒঁੑͱޡೝࣝ
બఆ·ͱΊ w 'BDF"1*ͷ΄͏͕ਫ਼ྑͦ͞͏ w ͨͩɺޱͱ͔ӅΕͨΓ͍ͯ͠Δ4/4ը૾ͷݕग़ѱ͗͢Δ w ࣝผͱݕग़ͷόϥϯεͰ"NB[PO3FLPHOJUJPOʹܾఆ ʢ୯७ͳਖ਼ͳΒΑ͔ͬͨʣ "NB[PO3FLPHOJUJPO
"NB[PO3FLPHOJUJPOͱ w "84͕ఏڙ͍ͯ͠Δɺը૾ࣝผαʔϏε w إೝ͚ࣝͩͰͳ͘ɺΦϒδΣΫτʢؠͱ͔ʣͷݕग़ ൺֱͱ͔Ͱ͖Δ w ͍͍ͳͱࢥͬͨͷɺஉঁࣝผʹ৴པ͕͍͍ͭͯΔ ͍·͞Β
(FOEFS\ 7BMVF.BMF $POpEFODF ^ ৴པ ࣗͨͪͷαʔϏεʹԠͯ͡ᮢܾΊΕΔ
ΞʔΩςΫνϟ ϓϩϑը૾ μϯϩʔυ ϑΥϩϫʔใ σϑΥϧτը૾͔ ൱͔ Ξοϓϩʔυ ˞ ˞͓͍ۚͬͨͳ͍ͷͰɺσϑΥϧτը૾ͷਓল͍ͯΔ
IUUQL[LPIBTIJIBUFOBCMPHDPNFOUSZ ʢQZUIPOΛͬͯ03#ͱ1FSDFQUVBM)BTIͰը૾ͷྨࣅΛൺͯΈΔ ৴པͷᮢ உঁใ "NB[PO3FLPHOJUJPO KTPO
݁Ռ ͑ ঁੑ உੑ ࠓճͷγεςϜ ˞ ঁੑ உੑ ˞αϯϓϦϯάϥϯμϜͰׂ̍ఔ
·ͱΊ w ը૾ࣝผ"1*৭ʑ͋Δ w ༻్ʹ߹Θͤͯࣝผͱݕग़ͷόϥϯεͰબ w ϓϩϑը૾͚ͩͰஉঁൺͱΕͨ
͓·͚ ͜ͷൺʹຊʹͳΔͷ͔ࢼͨ͠ छྨ உੑ ঁੑ ͦͷଞ ࣗͰ͑Δ 65%(97) 35%(52) 12
Amazon Rekognition 46%(36) 54%(42) 22 Face API 51%(21) 49%(20) 121 ͳΔ΄Ͳɾɾɾ